This content originally appeared on DEV Community and was authored by Danilo O. Pinheiro, dopme.io
Explorando como integrar Large Language Models (LLMs) em aplicações .NET modernas utilizando o conceito de Kernel.
🚀 Introdução
A Inteligência Artificial está cada vez mais integrada ao ciclo de desenvolvimento de software. No ecossistema .NET, a integração com LLMs (Large Language Models) — como OpenAI GPT, Azure OpenAI ou modelos locais como LLaMA e Mistral — tem se tornado uma das formas mais poderosas de adicionar inteligência às aplicações corporativas.
Um dos conceitos centrais nessa integração é o Kernel LLM, uma camada intermediária que abstrai a comunicação com o modelo, oferecendo estrutura, orquestração e extensibilidade ao desenvolvedor .NET.
🧩 O que é o Kernel LLM?
O Kernel LLM é uma camada de orquestração que permite que aplicações comuniquem-se com modelos de linguagem de forma estruturada. Ele:
- Centraliza as chamadas ao modelo.
- Garante controle sobre prompts, contexto e tokens.
- Permite injeção de dependências e logging.
- Facilita a troca entre provedores (OpenAI, Azure, Ollama, etc.).
Em outras palavras, ele atua como o “cérebro conector” entre o domínio da aplicação e o modelo de IA.
🏗️ Arquitetura da Integração
A arquitetura baseia-se em três camadas principais:
Camada de Aplicação (.NET WebAPI ou Worker)
Responsável por receber requisições e coordenar fluxos de negócio.Kernel LLM (Camada de Inteligência)
Implementa os prompts, controla o contexto e faz chamadas para o modelo de linguagem.Provedor LLM (Infraestrutura)
Pode ser o OpenAI, Azure OpenAI, HuggingFace, Ollama (para modelos locais), entre outros.
📊 Fluxo Simplificado:
[Client] → [API .NET] → [Kernel LLM] → [Modelo LLM]
⚙️ Implementando o Kernel em .NET
Você pode construir um Kernel customizado com uso de Dependency Injection, HttpClientFactory e Strategy Pattern.
📘 Exemplo básico
public interface ILlmKernel
{
Task<string> ExecuteAsync(string prompt);
}
public class OpenAiKernel : ILlmKernel
{
private readonly HttpClient _client;
private readonly string _apiKey;
public OpenAiKernel(HttpClient client, IConfiguration config)
{
_client = client;
_apiKey = config["OpenAI:ApiKey"];
}
public async Task<string> ExecuteAsync(string prompt)
{
var request = new
{
model = "gpt-4o-mini",
messages = new[] { new { role = "user", content = prompt } }
};
var response = await _client.PostAsJsonAsync("https://api.openai.com/v1/chat/completions", request);
var result = await response.Content.ReadFromJsonAsync<JsonElement>();
return result.GetProperty("choices")[0].GetProperty("message").GetProperty("content").GetString();
}
}
🧠 Uso na Controller
[ApiController]
[Route("api/llm")]
public class LlmController : ControllerBase
{
private readonly ILlmKernel _kernel;
public LlmController(ILlmKernel kernel)
{
_kernel = kernel;
}
[HttpPost("ask")]
public async Task<IActionResult> Ask([FromBody] string question)
{
var result = await _kernel.ExecuteAsync(question);
return Ok(result);
}
}
🧱 Boas Práticas Arquiteturais
- 🔒 Segurança: nunca exponha a API Key diretamente no código. Utilize o Secret Manager ou Azure Key Vault.
-
📦 Modularidade: mantenha o Kernel em um projeto separado (ex:
MyApp.AI.Core). - 📈 Observabilidade: registre métricas de requisições e tokens (Datadog, Application Insights).
- 🧠 Prompt Engineering: trate os prompts como parte da camada de domínio, versionando-os conforme mudanças de negócio.
🧪 Testando a Comunicação
Crie um teste simples usando o xUnit:
public class LlmKernelTests
{
private readonly ILlmKernel _kernel;
public LlmKernelTests()
{
_kernel = new OpenAiKernel(new HttpClient(), new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("appsettings.json").Build());
}
[Fact]
public async Task Should_Return_Response_From_Model()
{
var response = await _kernel.ExecuteAsync("Hello, who are you?");
Assert.False(string.IsNullOrEmpty(response));
}
}
🧭 Expandindo a Arquitetura
Em projetos modernos, o Kernel LLM pode ser integrado com:
- Pipelines de mensageria (RabbitMQ/Kafka) para execução assíncrona;
- Cognitive Services para análise de sentimento;
- gRPC ou GraphQL para comunicação entre microsserviços;
- Azure OpenAI Embeddings para busca semântica.
🧩 Integração com Semantic Kernel (Microsoft)
A Microsoft mantém o projeto Semantic Kernel, que é uma implementação oficial de um Kernel LLM em .NET.
Ele permite criar Skills, Planners e Connectors, simplificando a integração de LLMs em aplicações corporativas com segurança e rastreabilidade.
🧠 Conclusão
Integrar LLMs em aplicações .NET é um passo estratégico para modernizar produtos e criar experiências inteligentes.
O Kernel LLM atua como uma camada de abstração robusta que une IA e arquitetura limpa, permitindo escalabilidade, segurança e extensibilidade.
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Danilo O. Pinheiro, dopme.io | Sciencx (2025-10-08T12:33:48+00:00) 🧠 Comunicação .NET com Kernel LLM. Retrieved from https://www.scien.cx/2025/10/08/%f0%9f%a7%a0-comunicacao-net-com-kernel-llm/
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